BP算法是一種最有效的多層神經網絡學習方法，其主要特點是信號前向傳遞，而誤差后向傳播，通過不斷調節網絡權重值，使得網絡的最終輸出與期望輸出盡可能接近，以達到訓練的目的。 一、多層神經網絡結構及其描述 下圖為一典型的多層神經網絡。 通常一個多層神經網絡由L層神經 ...

BP 算法推導過程 一.FP過程(前向-計算預測值) 定義sigmoid激活函數 輸入層值和 標簽結果 初始化 w,b 的值 計算隱層的結果 \[ h1 = Sigmod( Net_{h1}) =Sigmod(w1*l1+ w2*l2+b1 ...

博客園不支持數學公式orz，我也很絕望啊！ ...

一、神經元 下圖的藍色區域被稱為一個“感知機”(Perceptron), 感知機是對信息進行編碼、壓縮、集成、融合的計算機智能接口系統。 說白了，就是在輸入端輸入X1~X7這7個輸入值，在感知機中乘以各自的權重矩陣、加上偏置值b后再放入激活函數f，最后輸出結果y. 圖中黃圈 ...

前言：自己動手推導了一下經典的前向反饋神經網絡的算法公式，記錄一下。由於暫時沒有數據可以用作測試，程序沒有實現並驗證。以后找到比較好的數據，再進行實現。 一：算法推導 　　神經網絡通過模擬人的神經元活動，來構造分類器。它的基本組成單元稱為”神經元”，離線情況下如果輸入大於某值時，設定神經元處於 ...

如果感覺自己看不懂，那就看看我博客的梯度下降法，博文最后的感知機也算最簡單的BP神經網絡吧，用的也是反饋(w,b)：典型梯度下降法 BP網絡的結構 BP網絡的結構如下圖所示，分為輸入層(Input)，隱含層（Hidden），輸出層(Output)。 輸入層的結點個數取決於輸入的特征個數。 輸出 ...

　　首先什么是人工神經網絡？簡單來說就是將單個感知器作為一個神經網絡節點，然后用此類節點組成一個層次網絡結構，我們稱此網絡即為人工神經網絡（本人自己的理解）。當網絡的層次大於等於3層（輸入層+隱藏層（大於等於1）+輸出層）時，我們稱之為多層人工神經網絡。 1、神經單元的選擇 　　那么我們應該 ...

多層神經網絡BP算法 原理及推導 轉載；https://www.cnblogs.com/liuwu265/p/4696388.html 　　首先什么是人工神經網絡？簡單來說就是將單個感知器作為一個神經網絡節點，然后用此類節點組成一個層次網絡結構，我們稱此網絡即為人工神經網絡 ...